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   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
    "# 第一章~第二章：计算机视觉处理算法基础及视觉特征提取\n",
    "## 基础作业\n",
    " \n",
    "#### 1. 画图解释图像卷积滤波的基本原理，并进一步简述常见的图像平滑滤波算法。 \n",
    "* 卷积滤波的基本原理：滤波即卷积，由逐点乘积后累加得到\n",
    "![image.png](./滤波原理.png \"卷积即逐点乘积后累加\")\n",
    "\n",
    "* 常见的图像平滑滤波算法有：\n",
    "    - 平均滤波\n",
    "    - 加权平均滤波(以高斯滤波为代表)\n",
    "    - 中值滤波(对椒盐噪声很有效)\n",
    "    \n",
    "#### 2. 简述边缘检测的基本原理，以及Sobel、LoG和Canny算子的原理差异。 \n",
    "* 边缘检测的基本原理：使用微分或差分找到图像的变化剧烈的点（一重微分的峰值或者二重微分的过零点）\n",
    "* Sobel算子的特点是简单，常用，原理是对图像的一阶差分\n",
    "* Log算子是为了解决Laplase算子噪声敏感的问题而在其基础上加了高斯平滑，缺点是存在边缘断裂，原理是对图像的二阶差分+高斯平滑\n",
    "* Canny算子最复杂，但同时解决了其它算子的三大缺点，即噪声敏感、边缘断裂、边缘虚检，原理是对图像的一阶差分+高斯平滑+非极大值抑制+双阈值（边缘连接）\n",
    "\n",
    "#### 3. 简述图像灰度直方图的基本概念，及使用大津算法进行图像分割的基本原理。 \n",
    "* 灰度直方图：以图像灰度值为横坐标，灰度值出现的次数或频率为纵坐标的统计直方图\n",
    "* 大津算法基本原理：遍历灰度所有可能的取值，找到令类间方差最大的值作为阈值来分割\n",
    "\n",
    "#### 4. 简述Harris算子对角点的定义，进行角点检测的基本原理，并说明引入角点响应函数的意义。 \n",
    "#### 5. 简述Hough变换的基本原理(包括参数空间变换及参数空间划分网格统计)。 \n",
    "#### 6. 简述SIFT原理(重点是尺度空间和方向直方图原理)及ORB算子原理(重点是FAST和BRIEF)。\n"
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